📝퍼셉트론(Perceptron)
퍼셉트론(Perceptron)은 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 1957년에 제안한 초기 형태의 인공 신경망으로 다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘입니다.
실제 뇌를 구성하는 신경 세포 뉴런의 동작과 유사한데, 신경 세포 뉴런의 그림을 먼저 보도록 하겠습니다. 뉴런은 가지돌기에서 신호를 받아들이고, 이 신호가 일정치 이상의 크기를 가지면 축삭돌기를 통해서 신호를 전달합니다.
다수의 입력을 받는 퍼셉트론의 그림을 보겠습니다. 신경 세포 뉴런의 입력 신호와 출력 신호가 퍼셉트론에서 각각 입력값과 출력값에 해당됩니다. 각각의 입력값에는 각각의 가중치가 존재하는데, 이때 가중치의 값이 크면 클수록 해당 입력 값이 중요하다는 것을 의미합니다.
가중치의 곱의 전체 합이 임계치(threshold)를 넘으면 종착지에 있는 인공 뉴런은 출력 신호로서 1을 출력하고, 그렇지 않을 경우에는 0을 출력합니다.
📝단층 퍼셉트론(Single-Layer Perceptron)
위에서 배운 퍼셉트론을 단층 퍼셉트론이라고 합니다. 퍼셉트론은 단층 퍼셉트론과 다층 퍼셉트론으로 나누어지는데, 단층 퍼셉트론은 값을 보내는 단계과 값을 받아서 출력하는 두 단계로만 이루어집니다.
이 각 단계를 보통 층(layer)이라고 부르며, 이 두 개의 층을 입력층(input layer)과 출력층(output layer)입니다.
그렇기 때문에 복잡한 건 표현할 수 없습니다.
📝다층 퍼셉트론(MultiLayer Perceptron, MLP)
퍼셉트론 관점에서 말하면 층을 더 쌓으면 만들 수 있습니다. 다층 퍼셉트론과 단층 퍼셉트론의 차이는 단층 퍼셉트론은 입력층과 출력층만 존재하지만, 다층 퍼셉트론은 중간에 층을 더 추가하였다는 점입니다. 이렇게 입력층과 출력층 사이에 존재하는 층을 은닉층(hidden layer)이라고 합니다.
📝피드 포워드 신경망(Feed-Forward Neural Network, FFNN)
다층 퍼셉트론(MLP)과 같이 오직 입력층에서 출력층 방향으로 연산이 전개되는 신경망을 피드 포워드 신경망(Feed-Forward Neural Network, FFNN)이라고 합니다.
🔗 참고 및 출처